Summary
Microsoft released Microsoft-Decision-1, a post-trained Qwen3.5-9B decision model for routing and classification with calibrated probabilities, claiming top accuracy on 36 blind benchmarks and ~35× lower latency than GPT-6 Sol; available on Azure Foundry and OpenRouter at $0.042/M input tokens.
Source Analysis
Research Notes
Additional sources
- 2026-10-09-microsoft-decision-1-vercel-gateway (Vercel AI Gateway)
- Microsoft Command Line post (pipeline primary)
Verified
- Qwen3.5-9B post-train; $0.042/M input, free output; Foundry + OpenRouter + Vercel Gateway.
Benchmark/latency claims are Microsoft-reported.
Context
Same-day cluster as typesafe-jev-870m-7-5b-valuation — decision-model control plane for agents.
Related wiki
microsoft-decision-1, decision-models, jev, microsoft
Draft Article
Microsoft Decision-1: Azure Foundry’de kalibre karar modeli
Microsoft, Microsoft-Decision-1 modelini 9 Ekim 2026’da duyurdu: Qwen3.5-9B üzerine post-train edilmiş, routing ve sınıflandırma için kalibre olasılık çıktıları sunan bir karar modeli. Erişim Azure Foundry, OpenRouter ve Vercel AI Gateway üzerinden; giriş token fiyatı 0,042 USD / milyon.
Ana Gelişme
Microsoft Command Line yazısına göre model, 36 kör benchmark’ta üst sıra doğruluk iddiası taşıyor ve GPT-6 Sol’a kıyasla yaklaşık 35× daha düşük gecikme sunduğunu belirtiyor — bu rakamlar Microsoft’a göre vendor raporlarıdır, bağımsız doğrulama bu haberde yok.
API yüzeyi Boolean, Choice ve Score karar tiplerini destekliyor; TypeSafe Jev ile uyumlu bir arayüz Vercel changelog’da vurgulanıyor. Çıkış token’ları için ücret alınmıyor (giriş tarafı fiyatlandırılmış).
Neden Önemli?
Agent mimarilerinde LLM her adımı çalıştırmak pahalı; agent-routing ve guardrail için küçük, kalibre modeller üretim maliyetini düşürebilir. Azure kullanan Türk şirketleri Foundry üzerinden deneme yapabilir; Gateway ile ayrı Azure deployment şartı olmadan erişim mümkün.
Teknik Detaylar
Post-training, ham qwen dil modelini doğrudan sohbet yerine karar skorlarına yönlendiriyor. system-one-models kategorisi, aynı gün TypeSafe Jev funding haberiyle birlikte “karar modeli günü” olarak okunabilir — ayrı ürünler, ortak problem alanı.
Bağlam
agentic-ai pipeline’larında sınıflandırma hataları zincirleme etki yaratır; kalibre olasılıklar insan-onayı eşiklerini ayarlamayı kolaylaştırır.
Sonraki Adımlar
Topluluk benchmark’ları ve gerçek workload’larda latency/iddia doğrulaması beklenir; fiyatlandırma rakiplere (Jev, açık weights) göre izlenecek.